from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

def datasets_demo():
    """
    sklearn 数据集的使用
    :return:
    """
    # 获取鸢尾花数据集
    iris = load_iris()
    print("鸢尾花数据集的返回值：\n", iris)
    # 返回值是一个继承自字典的Bench
    print("鸢尾花的特征值:\n", iris["data"])
    # print("鸢尾花的目标值：\n", iris.target)
    # print("鸢尾花特征的名字：\n", iris.feature_names)
    # print("鸢尾花目标值的名字：\n", iris.target_names)
    # print("鸢尾花的描述：\n", iris.DESCR)

    # 数据集划分
    # test_size: 测试集范围
    # random_state：随机数种子
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target,test_size=0.25,random_state=22)
    print("训练集的特征值：\n", x_train, x_train.shape)

    return None

# 表示作为脚本直接执行，import 到其他的 python 脚本中不会执行
if __name__ == "__main__":
    # 代码1：sklearn 数据集的使用
    datasets_demo()